JP2016163698A - Mental condition determination method and mental condition determination program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、簡易且つ簡便にうつの傾向があるか否か等精神状態を手軽に且つ正確に判定できる精神状態判定方法及び精神状態判定プログラムに関する。 The present invention relates to a mental state determination method and a mental state determination program capable of easily and accurately determining a mental state such as whether or not there is a tendency to depression.
近年，うつ病と診断される患者数が増加傾向にあり，こころの健康問題，労働衛生上の問題として極めて深刻に受け止められている。そのため、うつ病の早期発見・早期治療が求められているが，自分自身でも症状に気がつかない場合があり，医療機関に受診していない潜在的な患者も多数存在する。
そこで、簡易的にうつ傾向があるかどうかを、身体情報を用いて物理的に判定する装置や方法が提案されており、例えば特許文献１には心拍数を測定し、被験者の生体物理的パラメーターのパターンを測定し、さらに該パターンを用いて精神障害を診断する方法が提案されている。
また、特許文献２には血液をメタボローム解析することにより、うつ病患者でエタノールアミンリン酸の濃度が低いことを発見し、うつ病を診断するバイオマーカー血液検査によりうつ病の判定を行う方法が提案されている。
In recent years, the number of patients diagnosed with depression has been increasing, and it has been taken very seriously as a mental health problem and an occupational health problem. For this reason, early detection and treatment of depression are required, but there are cases in which patients themselves are unaware of symptoms, and there are many potential patients who have not visited a medical institution.
Thus, an apparatus and method for physically determining whether or not there is a tendency to depression using physical information has been proposed. For example, Patent Document 1 measures a heart rate and determines a biophysical parameter of a subject. There has been proposed a method of measuring a pattern of the above and further diagnosing a mental disorder using the pattern.
Patent Document 2 discloses a method for determining depression by a biomarker blood test for diagnosing depression by discovering that the concentration of ethanolamine phosphate is low in depressed patients by performing metabolomic analysis of blood. Proposed.
しかし、特許文献１に記載の方法では、正確なパターンを得ることが必須となり、心拍の測定だけでも９０分の時間を要し、また外的因子の無い状態での測定を要する等被験者に過度の負担を強いるものであった。
また、特許文献２の方法は、本格的にうつ病であるか否かを判定する際には有効であるが、血液を採らなければならず簡易にうつ病の傾向を知るという用途には不向きなものである。
また、いずれの方法によっても未だ不正確な点があり、より正確に精神状態を判定できる判定方法の開発が要望されているのが現状である。
従って、本発明の目的は、簡易且つ簡便にうつの傾向があるか否か等精神状態等の心身状態を高精度に判定できる心身状態判定装置を提供することにある。
However, in the method described in Patent Document 1, it is indispensable to obtain an accurate pattern, and it takes 90 minutes to measure the heart rate alone, and requires measurement in a state without external factors. It was something that forced the burden of.
Further, the method of Patent Document 2 is effective in determining whether or not the patient is seriously depressed, but is not suitable for the purpose of simply knowing the tendency of depression because blood must be collected. Is something.
In addition, there is still an inaccurate point by any of the methods, and there is a demand for the development of a determination method that can determine a mental state more accurately.
Accordingly, an object of the present invention is to provide a psychosomatic state determination apparatus that can determine a psychosomatic state such as a mental state with high accuracy whether or not there is a tendency to depression easily and simply.
本発明者らは、上記課題を解消すべく鋭意検討した結果、特定の判定式にしたがって判定を行うことにより上記目的を達成し得ることを知見し、本発明を完成するに至った。
すなわち、本発明は以下の各発明を提供するものである。
１．問診票データと、使用者の心拍変動指標（ＨＲＶ）の高周波成分(ＨＦ)の変化と低周波成分(ＬＦ)の変化を測定して得られる測定データとを用いて、使用者の精神状態を判定する精神状態判定方法であって、
複数の測定データから判定用の基礎データを作成する作成工程と上記測定データから使用者の精神状態を判定する判定工程とを具備し、
上記作成工程は、
使用者に精神負荷をかけ、その前、精神負荷をかけている最中、及びその後のそれぞれにおける心拍変動指標（ＨＲＶ）の高周波成分(ＨＦ)と低周波成分(ＬＦ)とを測定して上記測定データを得る測定工程と、
得られた測定データを３つのステージに分けることなく、所定の式に代入してロジスティック判別分析を行う判別工程と、
判別工程により得られた複数のデータを、０点を中心にしてそこから所定の±間隔を定めて、その間隔を徐々に広げながら相関関数をとり、各測定データにおける相関係数を求め、得られた相関係数による関数を求め、該関数における正の側の変曲点と負の側の変曲点とを求め、これらの変曲点に挟まれた部分を中間領域とし、正の側の変曲点より以上の領域を鬱領域とし、負の側の変曲点より以下の領域を正常領域として、３つの領域を設定する設定工程とを具備し、
上記判定工程は、
上記測定データがどの領域に位置するかの判定を行う第１判定工程と、
上記中間領域に位置するデータに対しては、当該データが正であるか負であるかと問診票データの傾向が鬱傾向となっているか正常傾向となっているかを照合して両者の傾向が一致していれば正常、異なっていれば鬱と判定する第２判定工程とを行うことを特徴とする精神状態判定方法。
２．上記精神負荷が、きわめて軽い負荷であることを特徴とする請求項１記載の精神状態判定方法。
３．コンピュータを精神状態判定装置として機能させるためのプログラムであって、
使用者に精神負荷をかけ、その前、精神負荷をかけている最中、及びその後のそれぞれにおける心拍数データを入力する心拍数データ入力ステップ、
問診票データを読み込み入力する問診票データ入力ステップ、
心拍数データを分析して、使用者の心拍変動指標（ＨＲＶ）の高周波成分(ＨＦ)の変化と低周波成分(ＬＦ)の変化とを計測する計測ステップ、
得られたＬＦとＨＦとを３つのステージに分けることなく、所定の式に代入してロジスティック判別分析を行う判別ステップ、
判別工程により得られたデータを、０点を中心にしてそこから所定の±間隔を定めて、その間隔を徐々に広げながら相関関数をとり、各測定データにおける相関係数を求め、得られた相関係数による関数を求め、該関数における正の側の変曲点と負の側の変曲点とを求め、これらの変曲点に挟まれた部分を中間領域とし、正の側の変曲点より以上の領域を鬱領域とし、負の側の変曲点より以下の領域を正常領域として、測定データがどの領域に位置するかによって鬱であるか否かの判定を行う第１判定ステップ、
上記中間領域に位置するデータに対しては、当該データが正であるか負であるかと問診票データの傾向が鬱傾向となっているか正常傾向となっているかを照合して両者の傾向が一致していれば正常、異なっていれば鬱と判定する第２判定ステップとを具備する精神状態判定プログラム。
As a result of intensive studies to solve the above problems, the present inventors have found that the above object can be achieved by making a determination according to a specific determination formula, and have completed the present invention.
That is, the present invention provides the following inventions.
1. Using the questionnaire data and the measurement data obtained by measuring changes in the high frequency component (HF) and low frequency component (LF) of the user's heart rate variability index (HRV), the mental state of the user is determined. A mental state determination method for determining,
Comprising a creation step of creating basic data for determination from a plurality of measurement data and a determination step of determining the mental state of the user from the measurement data;
The creation process is
Applying mental load to the user, measuring the high frequency component (HF) and low frequency component (LF) of the heart rate variability index (HRV) before, during, and after applying the mental load A measurement process for obtaining measurement data;
A discriminating step for performing logistic discriminant analysis by substituting the obtained measurement data into a predetermined formula without dividing it into three stages;
A plurality of data obtained by the discrimination process is determined by setting a predetermined ± interval from the zero point, taking a correlation function while gradually increasing the interval, and obtaining a correlation coefficient in each measurement data. A function based on the obtained correlation coefficient is obtained, an inflection point on the positive side and a negative inflection point in the function are obtained, a portion sandwiched between these inflection points is defined as an intermediate region, and the positive side A step of setting three regions, with the region above the inflection point as a depression region and the region below the inflection point on the negative side as a normal region,
The determination process is as follows:
A first determination step for determining in which region the measurement data is located;
For the data located in the intermediate area, whether the data is positive or negative is compared with whether the tendency of the questionnaire data is depressed or normal, and the tendency of both A mental state determination method comprising: performing a second determination step of determining normal if it is performed and determining depression if different.
2. The mental state determination method according to claim 1, wherein the mental load is an extremely light load.
3. A program for causing a computer to function as a mental state determination device,
A heart rate data input step for inputting heart rate data before, during, and after applying the mental load to the user,
Questionnaire data input step to read and input the questionnaire data,
A measurement step for analyzing heart rate data and measuring a change in a high frequency component (HF) and a change in a low frequency component (LF) of a user's heart rate variability index (HRV);
A discriminating step for performing logistic discriminant analysis by substituting the obtained LF and HF into a predetermined formula without dividing the LF and HF into three stages,
The data obtained by the discrimination process was obtained by determining a predetermined ± interval from the zero point as the center, taking the correlation function while gradually increasing the interval, and obtaining the correlation coefficient in each measurement data. A function based on the correlation coefficient is obtained, the inflection point on the positive side and the inflection point on the negative side in the function are obtained, and the portion between these inflection points is set as an intermediate region, and the positive side inflection point is obtained. A region above the inflection point is a depression region, and a region below the inflection point on the negative side is a normal region. Step,
For the data located in the intermediate area, whether the data is positive or negative is compared with whether the tendency of the questionnaire data is depressed or normal, and the tendency of both A mental state determination program comprising: a second determination step for determining normal if it is, and determining depression if it is different.
本発明の精神状態判定方法によれば、簡易且つ簡便に、うつの傾向があるか否か等精神状態を正確に判定できる。
また、本発明の精神状態判定プログラムは、既存の携帯型端末等に適用可能であり、手軽に且つ正確に上記精神状態を判定できるものである。
According to the mental state determination method of the present invention, a mental state such as whether or not there is a tendency to depression can be determined accurately and simply.
The mental state determination program of the present invention can be applied to an existing portable terminal and the like, and can easily and accurately determine the mental state.
１ 精神状態判定装置、１０心電図装置、２０コンピュータ部 1 mental state determination device, 10 electrocardiogram device, 20 computer units
以下、本発明の実施形態について、添付図面を参照して説明する。
＜心身状態判定装置＞
まず、図１を参照して本発明の心身状態判定装置としての精神状態判定装置について説明する。
図１及び２に示す精神状態判定装置１は、心電図装置１０と、心電図装置１０により得られたデータを移送し、これを入力して処理するコンピュータ部２０とからなる。
心電図装置１０は、ここでは通常公知の電極を人の体に取り付けて測定する心電図装置を示すが、その他、マイクロ波による心電図装置（特開２００９−１７２１７６号公報参照）や、被験者の体に光を照射し、光を照射した部位の画像を連続的に取得し、取得した画像を演算処理して脈波を算出すると共に継時的な脈波の状態を計算することにより心拍を計測する装置により構成してもよい。
コンピュータ部２０は、特に図示しないが、取得した画像データを一時的に保存すると共に演算処理後の出力データを一時的に保存するメモリ部と、演算処理する演算処理部としての中央処理演算装置（ＣＰＵ）と、コンピュータを動作させるプログラムを収容する記憶媒体（本実施例においてはソリッドステートドライブ：ＳＳＤ）とからなり、表示部材としての液晶ディスプレイに連結されている。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings.
<Psychosomatic state determination device>
First, a mental state determination device as a mental and physical state determination device of the present invention will be described with reference to FIG.
The mental state determination device 1 shown in FIGS. 1 and 2 includes an electrocardiogram device 10 and a computer unit 20 that transfers data obtained by the electrocardiogram device 10 and inputs and processes the data.
Here, the electrocardiogram apparatus 10 is an electrocardiogram apparatus that performs measurement by attaching a commonly known electrode to a human body. In addition, an electrocardiogram apparatus using a microwave (see JP 2009-172176 A) or a light beam on a subject's body. That measures the heart rate by continuously acquiring images of the part irradiated with light, calculating the pulse wave by computing the acquired image and calculating the state of the continuous pulse wave You may comprise by.
Although not particularly illustrated, the computer unit 20 temporarily stores the acquired image data and temporarily stores output data after the arithmetic processing, and a central processing arithmetic device (arithmetic processing unit as an arithmetic processing unit for arithmetic processing). CPU) and a storage medium (in this embodiment, a solid state drive: SSD) that stores a program for operating the computer, and is connected to a liquid crystal display as a display member.
以上のように構成された本実施形態の精神状態判定装置１は、通常の携帯電話や携帯型端末と同様に構成することもできる。すなわち、携帯型のいわゆるモバイル端末として、メモリ部と中央処理演算装置（ＣＰＵ）と記憶媒体と、液晶ディスプレイなどの表示部材とが一体化されたものを用いることもできる。また、心電図装置も医療機器認定を受けた心電図装置（たとえばフタバ電子社製、商品名「ＦＣＰ−７５４１」等）ではなく、モバイル端末付属のカメラを用いて皮膚の色変化による血流変化を測定し、かかる血流変化から心拍を測定する形式の簡易心電図装置でもよい。 The mental state determination device 1 of the present embodiment configured as described above can also be configured in the same manner as a normal mobile phone or mobile terminal. That is, as a portable so-called mobile terminal, a device in which a memory unit, a central processing unit (CPU), a storage medium, and a display member such as a liquid crystal display are integrated can be used. In addition, the ECG device is not an ECG device certified by medical equipment (for example, “FCP-7541” manufactured by Futaba Electronics Co., Ltd.), but measures blood flow changes due to skin color changes using a camera attached to a mobile terminal. In addition, a simple electrocardiogram device of a type that measures a heartbeat from the blood flow change may be used.
＜精神状態判定プログラム＞
そして、本実施形態の装置１は、その記憶媒体に心身状態判定プログラムとしての精神状態判定プログラムが収容されており、かかる精神状態判定プログラムにより精神状態の判定を行う。
本実施形態の判定プログラムは、
コンピュータを精神状態判定装置として機能させるためのプログラムであって、通常は、上記記録媒体に以下の各ステップを行うためのプログラムが格納されて、実行できるようになされている。
すなわち、使用者に精神負荷をかけ、その前、精神負荷をかけている最中、及びその後のそれぞれにおける心拍数データを入力する心拍数データ入力ステップ、
問診票データを読み込み入力する問診票データ入力ステップ、
心拍数データを分析して、使用者の心拍変動指標（ＨＲＶ）の高周波成分(ＨＦ)の変化と低周波成分(ＬＦ)の変化とを計測する計測ステップ、
得られたＬＦとＨＦとを３つのステージに分けることなく、所定の式に代入してロジスティック判別分析を行う判別ステップ、
判別工程により得られたデータを、０点を中心にしてそこから所定の±間隔を定めて、その間隔を徐々に広げながら相関関数をとり、各間隔の相関関数を比較し、正の側の変曲点と負の側の変曲点とを求め、これらの変曲点に挟まれた部分を中間領域とし、正の側の変曲点より以上の領域を鬱領域とし、負の側の変曲点より以下の領域を正常領域として、測定データがどの領域に位置するかによって鬱であるか否かの判定を行う第１判定ステップ、
上記中間領域に位置するデータに対しては、当該データが正であるか負であるかと問診票データの傾向が鬱傾向となっているか正常傾向となっているかを照合して両者の傾向が一致していれば正常、異なっていれば鬱と判定する第２判定ステップとを行うように構成されている。
以下、各ステップについて詳述する。
<Mental condition determination program>
The apparatus 1 of the present embodiment stores a mental state determination program as a psychosomatic state determination program in the storage medium, and performs mental state determination using the mental state determination program.
The determination program of this embodiment is
A program for causing a computer to function as a mental state determination device. Normally, a program for performing the following steps is stored in the recording medium and can be executed.
That is, a heart rate data input step for inputting heart rate data to the user, inputting heart rate data before, during and after applying the mental load,
Questionnaire data input step to read and input the questionnaire data,
A measurement step for analyzing heart rate data and measuring a change in a high frequency component (HF) and a change in a low frequency component (LF) of a user's heart rate variability index (HRV);
A discriminating step for performing logistic discriminant analysis by substituting the obtained LF and HF into a predetermined formula without dividing the LF and HF into three stages,
The data obtained in the discrimination process is determined by setting a predetermined ± interval from the zero point as the center, taking the correlation function while gradually widening the interval, comparing the correlation function of each interval, and comparing the positive side Find the inflection point and the inflection point on the negative side, the area between these inflection points is the intermediate area, the area above the inflection point on the positive side is the depression area, and the negative side A first determination step for determining whether or not depression is caused depending on in which region the measurement data is located, with the following region from the inflection point as a normal region;
For the data located in the intermediate area, whether the data is positive or negative is compared with whether the tendency of the questionnaire data is depressed or normal, and the tendency of both If it does, it will be normal, and if it is different, it will comprise the 2nd determination step which determines that it is depression.
Hereinafter, each step will be described in detail.
（心拍数データ入力ステップ）
本ステップでは、上述の心電図装置により、使用者（被験者）の心拍数を測定し、その測定データをコンピュータの記録媒体に記録する。
すなわち、心電図装置１０と連結されたコンピュータ部２０に心電図装置からの心電図データを入力させると共に、当該心電図データを後の計測するステップに適用できるように整理した状態でデータを記録する。なお、ハイエンドタイプの心電図装置を用いた場合にはこのステップまで心電図装置で行うように構成することも可能であり、その場合には、このプログラムのうちこのステップは心電図装置の記録媒体に格納しておくことも可能である。
(Heart rate data input step)
In this step, the heart rate of the user (subject) is measured by the above-described electrocardiogram apparatus, and the measurement data is recorded on a computer recording medium.
That is, the computer unit 20 connected to the electrocardiogram apparatus 10 inputs the electrocardiogram data from the electrocardiogram apparatus, and records the data in an organized state so that the electrocardiogram data can be applied to the subsequent measurement step. When a high-end type electrocardiogram device is used, it is possible to configure the electrocardiogram device up to this step. In this case, this step of this program is stored in the recording medium of the electrocardiogram device. It is also possible to keep it.
（問診票データ入力ステップ）
このステップは予め使用者（被験者）に記入してもらった問診票データを入力するステップである。データの取得手法は特に制限されず、人の手による入力や機械的に読み取る方式（いわゆるＯＣＲ）等種々の手法を用いることができ、このようにして取得したデータを本実施形態においては、コンピュータの記録媒体に入力格納して後述する各ステップで活用できるようにする。
また、問診票データとしては、いわゆる自己評価式抑うつ性尺度（ＳＤＳ）と呼ばれる精神病関連で一般的に用いられている、質問事項にこたえると点数が与えられるものを用いることができる（ＳＤＳについては、たとえば、篠原豊, et al. "246. 自己評価式抑うつ性尺度 (SDS) による障害老人と在宅健常老人の検討 (第 1 報)." 理学療法学 16 (1989): 246.等参照）。
(Questionnaire data entry step)
This step is a step of inputting questionnaire data that has been previously entered by the user (subject). The data acquisition method is not particularly limited, and various methods such as a manual input or a mechanical reading method (so-called OCR) can be used. In this embodiment, the data acquired in this way is a computer. The data is input and stored in the recording medium so that it can be used in each step described later.
In addition, as questionnaire data, the so-called self-evaluation depression scale (SDS), which is generally used in relation to psychosis, can be used that gives points when answering questions (SDS For example, Yutaka Shinohara, et al. "246. Examination of elderly with disabilities and healthy elderly at home using the Self-Evaluation Depression Scale (SDS) (1st report)." Physical Therapy 16 (1989): 246.) .
（計測ステップ）
ついで、本ステップにより心拍数データを分析して、使用者の心拍変動指標（ＨＲＶ）の高周波成分(ＨＦ)の変化と低周波成分(ＬＦ)の変化とを計測する。
ＨＲＶを求めるために、まず、周波数のスペクトル関数を得る。通常心電図から求められる自律神経活性評価指標である心拍数変動指標（Ｈｅａｒｔ Ｒａｔｅ Ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ:ＨＲＶ）は自律神経の活性を表す指標であり、心拍のＲＲ間隔の揺らぎの大きさを低周波領域と高周波領域に分けて算出した指標である。交感神経と副交感神経の双方の影響を受けるＬＦ（Ｌｏｗ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ：０．０４−０．１５Ｈｚ）と副交感神経の影響を受けるＨＦ（Ｈｉｇｈ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ：０．１５−０．４Ｈｚ）が広く用いられている。両者の比、ＬＦ／ＨＦは交感神経活性の指標であるが、ストレスの評価手法としても用いられているためである。
図１には心電図装置を示したが心電図装置ではなく、マイクロ波や脈波（上述したモバイル端末のカメラで測定する場合も脈波を活用する）からＨＲＶを得ることもでき、その場合には、まず、各脈波計測時間を横軸、各脈波間の時間（心拍間隔）を縦軸にとり、グラフを作成する。一回の計測に必要な計測時間は64秒（これはFFTの計算制限によるもの）として、0.25秒ごとにグラフをリサンプル処理し、その後、周波数解析を行う。なお、リサンプル処理には線形補間を用いており、周波数解析はハニング窓関数処理をした後、ＦＦＴによって計算することにより行う。これにより取得できたスペクトル関数をF(ω)とする（ただし「ω」は周波数）。
なお、周波数スペクトルを求める方法としては、次のような手法もある。測定された脈波から心拍のピークを求め、その間隔（ｐ―ｐ Ｉｎｔｅｒｖａｌ ：心電図のＲＲ間隔に対応）の時系列を求める。次に、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を用いてＨＲＶを求めるためには、一定時間間隔でサンプリングする必要があるが、Ｐ―ｐ Ｉｎｔｅｒｖａｌは自律神経活動に伴い揺らいでいるので、Ｐ―ｐ Ｉｎｔｅｒｖａｌの時系列を、多項式を用いてスムージングし、一定時間間隔でリサンプリングする。そして、一定時間間隔でリサンプリングしたＰ―ｐ ＩｎｔｅｒｖａｌにＦＦＴを施し、周波数スペクトルを得る手法である。
最後に、ＨＦ、ＬＦを常法に従い算出し、算出結果を記録媒体やメモリに保存しておく。
(Measurement step)
Next, the heart rate data is analyzed in this step to measure the change in the high frequency component (HF) and the change in the low frequency component (LF) of the user's heart rate variability index (HRV).
In order to obtain HRV, first, a spectral function of frequency is obtained. A heart rate variation index (HRV), which is an autonomic nervous activity evaluation index usually obtained from an electrocardiogram, is an index representing the activity of the autonomic nerve. It is an index calculated separately. LF (Low Frequency: 0.04-0.15 Hz) affected by both sympathetic and parasympathetic nerves and HF (High Frequency: 0.15-0.4 Hz) affected by parasympathetic nerves are widely used. . The ratio between them, LF / HF, is an index of sympathetic nerve activity, but is also used as a stress evaluation technique.
Although FIG. 1 shows an electrocardiogram device, HRV can also be obtained from a microwave or pulse wave (even when measured by the above-mentioned mobile terminal camera) instead of the electrocardiogram device. First, a graph is created with each pulse wave measurement time on the horizontal axis and the time between each pulse wave (beat interval) on the vertical axis. The measurement time required for one measurement is 64 seconds (this is due to the FFT calculation limit), and the graph is resampled every 0.25 seconds, and then frequency analysis is performed. Note that linear interpolation is used for the resampling process, and the frequency analysis is performed by performing a Hanning window function process and then calculating by FFT. The spectrum function thus obtained is defined as F (ω) (where “ω” is a frequency).
As a method for obtaining the frequency spectrum, there is the following method. A heartbeat peak is obtained from the measured pulse wave, and a time series of the interval (pp interval: corresponding to the RR interval of the electrocardiogram) is obtained. Next, in order to obtain HRV using Fast Fourier Transform (FFT), it is necessary to sample at a certain time interval, but Pp Interval fluctuates with autonomic nerve activity, so Pp Interval The time series is smoothed using a polynomial and resampled at regular time intervals. Then, FFT is applied to the P-p interval resampled at regular time intervals to obtain a frequency spectrum.
Finally, HF and LF are calculated according to a conventional method, and the calculation result is stored in a recording medium or memory.
（判別ステップ）
本ステップは、得られたＬＦとＨＦとを３つのステージに分けることなく、所定の式に代入してロジスティック判別分析を行うステップである。
ここで、「得られたＬＦとＨＦとを３つのステージに分けることなく」とは、ＬＦとＨＦとは上述の３つのステージそれぞれについてで測定するが、この判別ステップではそれぞれを分けて判別するのではなく、全てのステージで得られたデータをすべて用いて、当該使用者（被験者）における判別データとして用いることを意味する。
また、上記の所定の式とは、得られた各心拍変動指標（ＨＲＶ）を用いてロジスティック判別分析式である。
すなわち、上述の３つのステージのそれぞれについてＬＦとＨＦとを測定し、ＨＲＶを求めるが、３つのステージに分けるのではなく、３つのステージを一体として考え、ｋの一体化されたデータを用いて使用者（被験者）のＨＲＶデータを算出して、上記ロジスティック判別分析式により判別を行う。
上記ロジスティック判別分析式としては、具体的には、下記ロジスティック回帰式が用いられる。
ｌ＝In(ｐ／(１−ｐ))＝ａ０＋ａ１ｘ１＋ａ２ｘ２＋・・・・・＋ａｎｘｎ
ｌは対数オッズ、ｐはうつ病を発症する確率、ａ１〜ａｎはそれぞれ回帰係数、ｘ１〜ｘｎはＨＲＶ説明変数を示す。
そして、上述の得られたＨＦ、ＬＦ、及びこれらから得られるＨＲＶをあらかじめコンピュータの記録媒体に記録された上記の式に代入して、ロジスティック関数値を得る。得られたロジスティック関数値は一旦記録媒体に記録する。これにより、ロジスティック関数値としてＨＦ、ＬＦデータが所定の危険性判別、本実施形態においては、鬱であるかどうかの危険度を数値化して算出することができる。
(Determination step)
This step is a step of performing logistic discriminant analysis by substituting the obtained LF and HF into a predetermined formula without dividing into three stages.
Here, “without dividing the obtained LF and HF into three stages” means that LF and HF are measured in each of the above-mentioned three stages, but in this determination step, each is determined separately. This means that all data obtained at all stages is used as discrimination data for the user (subject).
The predetermined formula is a logistic discriminant analysis formula using each obtained heart rate variability index (HRV).
That is, LF and HF are measured for each of the above three stages to obtain HRV, but instead of dividing into three stages, the three stages are considered as one unit, and the k integrated data is used. The HRV data of the user (subject) is calculated and discriminated by the logistic discriminant analysis formula.
As the logistic discriminant analysis formula, specifically, the following logistic regression formula is used.
l = In (p / (1 -p)) = a 0 + a 1 x 1 + a 2 x 2 + ····· + a n x n
l is log odds, probabilities p is of developing depression, a 1 ~a n each regression coefficient, x 1 ~x n represents an HRV explanatory variables.
Then, the above-obtained HF, LF, and HRV obtained from these are substituted into the above-described equation recorded in advance on a computer recording medium to obtain a logistic function value. The obtained logistic function value is once recorded on a recording medium. As a result, the HF and LF data as the logistic function value can be calculated with a predetermined risk determination, and in this embodiment, the risk level of depression or not can be converted into a numerical value.
（第１判定ステップ）
本ステップは、判別工程により得られたロジスティック関数値を、０点を中心にしてそこから所定の±間隔を定めて、その間隔を徐々に広げながら相関関数をとり、各計測データにおける相関係数を求め、得られた相関係数による関数を求め、該関数における正の側の変曲点と負の側の変曲点とを求め、これらの変曲点に挟まれた部分を中間領域とし、正の側の変曲点より以上の領域を鬱領域とし、負の側の変曲点より以下の領域を正常領域として、測定データがどの領域に位置するかによって鬱であるか否かの判定を行うステップである。
すなわち、本工程においては、上述の工程で上記式に算入して得られたロジスティック関数値を所定の相関関数式に代入することにより、各間隔の相関関数を比較するに際して使用される相関係数を算出する。その際、まず、ロジスティック関数値を、０点を中心にしてグラフ化し、所定の±間隔を定める。ここで所定の±間隔は下記ｋである。そして、この間隔を徐々に（具体的にはｋの分だけ）広げながら下記の相関関数式により相関係数を求める。
相関関数式；Ｇ（ｘ，ｙ）＝＜Ａ（ｘ）Ｂ（ｙ）＞
この式は、いわゆる自己創刊関数式であり、ｘは任意の一点のデータを示し、ｙはｘから正又は負の方向へｋずれたデータを示す（ｋは１以上の整数である）。
要するに、この相関関数式により、各データの平均をとって、対象となるデータがその平均からどの程度ずれているかを示すベクトルを取り、そのベクトルのなす角の余弦をとった値である。
具体的には、まず０点に最も近いデータ（正負両方あるので、それぞれ正第1点、負大１点という）に着目し、この正第１点から正方向に向けてｋ＝１だけずれたデータ、すなわち正第１点の次に０点に近いデータをもって上記相関関数式により相関関数を得る。負の側についても同様にして負第１点から負方向に向けてｋ＝１だけずれたデータ、すなわち負第１点の次に０点に近いデータをもって上記相関関数式により相関関数を得る。
次に、この相関係数をもって関数を求め、得られた関数の正の側の変曲点と負の側の変曲点とを求める。すなわち、あらかじめコンピュータの記録媒体に上記相関関数式を記憶させておき、記憶させておいた相関関数式に上記のロジスティック関数値を代入して、相関係数を求め、全てのデータについて相関係数を求めた上で当該複数の相関係数により構成される関数を算出する。そして、算出された関数の正負２つの変曲点を求め、得られた２つの変曲点に囲まれた領域と、正の変曲点以上の領域と、負の変曲点以下の領域とに区分する。なお、この区分に際しては相関係数ではなくロジスティック関数値でもって区分を行う。
そして、測定データがこれらの３つ領域のどの領域に該当するかを、各測定データのロジスティック関数値がどの領域に属するかで判定する。鬱領域にある場合には鬱状態であると、正常領域にある場合には正常と判定するが、中間領域にある場合には、次の第２判定ステップに移る。
(First determination step)
In this step, the logistic function value obtained in the discriminating process is determined by setting a predetermined ± interval from the zero point, and taking the correlation function while gradually increasing the interval, and the correlation coefficient in each measurement data To obtain a function based on the obtained correlation coefficient, to obtain the inflection point on the positive side and the inflection point on the negative side in the function, and the portion between these inflection points is defined as an intermediate region. The region above the inflection point on the positive side is the depression region, and the region below the inflection point on the negative side is the normal region. This is a step of making a determination.
In other words, in this step, the correlation coefficient used when comparing the correlation functions of the intervals by substituting the logistic function value obtained by calculating into the above equation in the above step into a predetermined correlation function equation. Is calculated. At that time, first, the logistic function value is graphed around the zero point, and a predetermined ± interval is determined. Here, the predetermined ± interval is k as follows. Then, the correlation coefficient is obtained by the following correlation function equation while gradually increasing the interval (specifically, by k).
Correlation function formula; G (x, y) = <A (x) B (y)>
This equation is a so-called self-publishing function equation, where x represents data at an arbitrary point, and y represents data that is shifted from x by k in the positive or negative direction (k is an integer of 1 or more).
In short, it is a value obtained by taking the average of each data by this correlation function expression, taking a vector indicating how much the target data is deviated from the average, and taking the cosine of the angle formed by the vector.
Specifically, paying attention to the data closest to the 0 point (there are both positive and negative points, respectively, the positive first point and the negative large one point), the deviation from the positive first point in the positive direction by k = 1. The correlation function is obtained by the above correlation function equation using the data, that is, data close to 0 point next to the positive first point. Similarly, on the negative side, a correlation function is obtained by the above correlation function equation with data shifted by k = 1 from the negative first point toward the negative direction, that is, data close to 0 point next to the negative first point.
Next, a function is obtained with this correlation coefficient, and an inflection point on the positive side and an inflection point on the negative side of the obtained function are obtained. That is, the correlation function formula is stored in a computer recording medium in advance, and the logistic function value is substituted into the stored correlation function formula to obtain a correlation coefficient. Is calculated, and a function composed of the plurality of correlation coefficients is calculated. Then, two positive and negative inflection points of the calculated function are obtained, a region surrounded by the obtained two inflection points, a region above the positive inflection point, a region below the negative inflection point, and Divide into In this classification, classification is performed using logistic function values instead of correlation coefficients.
Then, it is determined which of the three areas the measurement data corresponds to which area the logistic function value of each measurement data belongs to. If it is in the depressed area, it is determined that the depressed state is normal, and if it is in the normal area, it is determined to be normal, but if it is in the intermediate area, the process proceeds to the next second determination step.
（第２判定ステップ）
測定データのロジスティック関数値が上記中間領域に位置する場合には、当該測定データのロジスティック関数値が正であるか負であるかを判別し、同時に当該測定データにかかる使用者（被験者）の問診票データを格納された問診票データにアクセスすることで、鬱傾向となっているか正常傾向となっているかを判別する。鬱傾向の場合は正と、正常傾向なら負と判別する。そして両者を照合して両者の傾向が一致、すなわち符号が一致していれば正常、異なっていれば鬱と判定する。
(Second determination step)
When the logistic function value of the measurement data is located in the intermediate region, it is determined whether the logistic function value of the measurement data is positive or negative, and at the same time, the user (subject) is inquired about the measurement data. By accessing the questionnaire data stored with the vote data, it is determined whether the patient is depressed or normal. A positive tendency is determined for depression, and a negative is determined for normal. Then, the two are collated, and if both tendencies match, that is, if the signs match, it is determined to be normal, and if they differ, it is determined to be depressed.
そして、判定結果を表示部材に表示し、必要に応じて別に連結された印刷部材により印刷することにより結果を確認する。
また、本装置における本実施形態のプログラムは、上述の判定を行うと同時に判定の基礎となるデータベースを構築するものであり、かかるデータベースの構築のためには最初にある程度の被験者データを取得する必要があるが、少なくとも５０人分の被験者データがあれば初期データとして十分に信頼性のある判定のために基礎データベースが構築できると考えられるが、測定を重ねるごとにより精度が高く信頼性の高い基礎データベース（上述の３つの領域区分）が構築される。
And a determination result is displayed on a display member, and a result is confirmed by printing by the printing member connected separately if needed.
In addition, the program of the present embodiment in the present apparatus constructs a database as a basis for determination at the same time as performing the above-described determination, and in order to construct such a database, it is necessary to first acquire some subject data. However, if there is at least 50 subject data, it is considered that a basic database can be constructed for sufficiently reliable determination as initial data. However, a more accurate and reliable basis is obtained with each measurement. A database (the above-mentioned three area divisions) is constructed.
＜使用方法及び精神状態判定方法＞
本実施形態の精神状態判定方法は、精神状態判定装置及び精神状態判定プログラムを使用して行うことができる。本実施形態の精神状態の判定方法は、
問診票データと、使用者の心拍変動指標（ＨＲＶ）の高周波成分(ＨＦ)の変化と低周波成分(ＬＦ)の変化を測定して得られる測定データとを用いて、使用者の精神状態を判定する精神状態判定方法であって、
複数の測定データから判定用の基礎データを作成する作成工程と上記測定データから使用者の精神状態を判定する判定工程とを具備し、
上記作成工程は、
使用者に精神負荷をかけ、その前、精神負荷をかけている最中、及びその後のそれぞれにおける心拍変動指標（ＨＲＶ）の高周波成分(ＨＦ)と低周波成分(ＬＦ)とを測定して上記測定データを得る測定工程と、
得られた測定データを３つのステージに分けることなく、所定の式に代入してロジスティック判別分析を行う判別工程と、
判別工程により得られた複数のデータを、０点を中心にしてそこから所定の±間隔を定めて、その間隔を徐々に広げながら相関関数をとり、各測定データにおける相関係数を求め、得られた相関係数による関数を求め、該関数における正の側の変曲点と負の側の変曲点とを求め、これらの変曲点に挟まれた部分を中間領域とし、正の側の変曲点より以上の領域を鬱領域とし、負の側の変曲点より以下の領域を正常領域として、３つの領域を設定する設定工程とを具備し、
上記判定工程は、
上記測定データがどの領域に位置するかの判定を行う第１判定工程と、
上記中間領域に位置するデータに対しては、当該データが正であるか負であるかと問診票データの傾向が鬱傾向となっているか正常傾向となっているかを照合して両者の傾向が一致していれば正常、異なっていれば鬱と判定する第２判定工程とを行う
ことにより実施できる。
すなわち、本発明の方法においては、測定データを得ると共に得られた測定データからデータベースを作成（作成工程）し、かかるデータベースを用いて測定データにかかる使用者（被験者）がどのような精神状態であるが判定（判定工程）する。
以下、各工程について説明する。
<Usage method and mental state determination method>
The mental state determination method of the present embodiment can be performed using a mental state determination device and a mental state determination program. The determination method of the mental state of this embodiment is:
Using the questionnaire data and the measurement data obtained by measuring changes in the high frequency component (HF) and low frequency component (LF) of the user's heart rate variability index (HRV), the mental state of the user is determined. A mental state determination method for determining,
Comprising a creation step of creating basic data for determination from a plurality of measurement data and a determination step of determining the mental state of the user from the measurement data;
The creation process is
Applying mental load to the user, measuring the high frequency component (HF) and low frequency component (LF) of the heart rate variability index (HRV) before, during, and after applying the mental load A measurement process for obtaining measurement data;
A discriminating step for performing logistic discriminant analysis by substituting the obtained measurement data into a predetermined formula without dividing it into three stages;
A plurality of data obtained by the discrimination process is determined by setting a predetermined ± interval from the zero point, taking a correlation function while gradually increasing the interval, and obtaining a correlation coefficient in each measurement data. A function based on the obtained correlation coefficient is obtained, an inflection point on the positive side and a negative inflection point in the function are obtained, a portion sandwiched between these inflection points is defined as an intermediate region, and the positive side A step of setting three regions, with the region above the inflection point as a depression region and the region below the inflection point on the negative side as a normal region,
The determination process is as follows:
A first determination step for determining in which region the measurement data is located;
For the data located in the intermediate area, whether the data is positive or negative is compared with whether the tendency of the questionnaire data is depressed or normal, and the tendency of both If it does, it can carry out by performing the 2nd determination process which determines that it is normal, and is different if it is different.
That is, in the method of the present invention, measurement data is obtained and a database is created from the obtained measurement data (creation process), and the mental state of the user (subject) related to the measurement data using the database is determined. There is a determination (determination step).
Hereinafter, each step will be described.
〔作成工程〕
（測定工程）
測定工程は、図１に示す装置を用いて心電図データを取得し、取得した心電図データを用いて心拍変動指標（ＨＲＶ）の高周波成分(ＨＦ)と低周波成分(ＬＦ)とを算出することにより行う。心電図データの取得は、上述したように、心電図装置を用いずに、脈波を測定するマイクロ波測定装置やカメラによる測定など種々の手法を用いることができる。
ここで、ＬＦ（０．０４〜０．１５Ｈｚ）は、交感神経、副交感神経の活性度を示し、ＨＦ（０．１５〜０．４Ｈｚ）は、副交感神経の活性度（リラックス度）を示し、ＬＦ/ＨＦ（ＬＦとＨＦの比）は交感神経の活性度（緊張度）を示す。
上記精神負荷は、きわめて軽い負荷であるのが好ましい。ここで、極めて軽い負荷とは、一桁の整数を書かせる、簡単なひらがなを一文字書かせる等、ほとんど精神活動を要しない単純作業により生じる負荷をいう。また、あえて通常はリラックスるできる画像や音楽を聞かせる等、通常は精神的に苦痛とは感じられないような負荷を与えることもここでいう極めて軽い負荷に含まれる。
算出は、上述の計測するステップによる手法を用いてＨＲＶの各データを算出することにより行う。
通常であれば、精神負荷をかけている最中のＨＦ、ＬＦ/ＨＦ、ＨＲ変化量が大きく、緊張するべき時は緊張し、リラックスするべき時は、リラックスする。しかし、精神状態に異常のある場合には、異なる挙動を示す。これらの挙動をＨＲＶデータとして数値化して、上述の装置を用いた場合には、心電図装置の記録媒体又はコンピュータの記録媒体にデータを格納する。
[Creation process]
(Measurement process)
In the measurement process, electrocardiogram data is acquired using the apparatus shown in FIG. 1, and the high frequency component (HF) and the low frequency component (LF) of the heart rate variability index (HRV) are calculated using the acquired electrocardiogram data. Do. As described above, the electrocardiogram data can be acquired by using various methods such as a microwave measurement device for measuring a pulse wave and measurement by a camera without using an electrocardiogram device.
Here, LF (0.04 to 0.15 Hz) indicates the activity of the sympathetic nerve and parasympathetic nerve, HF (0.15 to 0.4 Hz) indicates the activity (relaxation degree) of the parasympathetic nerve, LF / HF (the ratio of LF to HF) indicates the activity (tensity) of the sympathetic nerve.
The mental load is preferably a very light load. Here, the extremely light load means a load caused by a simple task that requires almost no mental activity, such as writing a single digit integer or writing a simple hiragana character. In addition, an extremely light load such as giving a load that usually does not feel mentally painful, such as listening to images or music that can be relaxed, is included.
The calculation is performed by calculating each data of HRV using the above-described method based on the measuring step.
Normally, the HF, LF / HF, and HR change amount during the mental load is large, and when it is to be tense, it is tense, and when it is to be relaxed, it is relaxed. However, if the mental state is abnormal, it behaves differently. When these behaviors are digitized as HRV data and the above-described apparatus is used, the data is stored in a recording medium of an electrocardiogram apparatus or a recording medium of a computer.
（判別工程）
次に得られた測定データを３つのステージに分けることなく、上述のロジスティック回帰式に代入してロジスティック関数値を得る。得られたロジスティック関数値は、ある程度鬱状態などの精神状態と相関性があり、これをもって精神状態を判別することもある程度は可能であるが、これだけだと精度面で不十分であり、本来鬱と判別すべき使用者を正常と判定し、また正常と判定すべき使用者を鬱と判定する、いわゆる誤判定が無視できない程度に発生する。
このことから本発明においては以下の設定工程を行いデータを区分する領域設定を行い、後述する判定工程によりさらに精度の高い判定を行うこととしている。
(Distinction process)
Next, the obtained measurement data is substituted into the above-described logistic regression equation without being divided into three stages, thereby obtaining a logistic function value. The obtained logistic function value has a certain degree of correlation with mental state such as depression, and it is possible to discriminate mental state with this to some extent, but this alone is insufficient in accuracy and inherently depressed. It is determined that a user who should be determined as normal and a user who should be determined as normal is determined to be depressed so-called misjudgment cannot be ignored.
For this reason, in the present invention, the following setting process is performed to set an area for partitioning data, and determination with higher accuracy is performed by a determination process described later.
（設定工程）
設定工程は、判別工程により得られたデータを複数個用いてデータの領域を正常領域、中間領域、鬱領域の３つに区分してデータの振り分けを、上述の精神状態判定装置を用いた場合に自動的に行うことができるようにする工程である。
この工程により、測定データを３つの領域に区分し、判定の困難な中間領域についても正確に判定することができるようにしている。また、本設定工程により作成される領域は一旦作成し、それで完了ということではなく、順次新しい測定データを取得することで更新される。これにより常に信頼性の高い領域設定を行い、精度の高い判定を行うことができる。
本工程においては、上述の判別工程により得られたロジスティック判定値を用いて、ロジスティック関数値が０点の場合を中心にして、そこから所定の±間隔を定めて、その間隔を徐々に広げながら相関関数をとる。この際の所定の±間隔及び相関関数は上述の通りである。
そして、次に、得られた相関係数による関数を求め、該関数における正の側の変曲点と負の側の変曲点とを求める。これらの変曲点に挟まれた部分を中間領域とし、正の側の変曲点より以上の領域を鬱領域とし、負の側の変曲点より以下の領域を正常領域として、３つの領域を設定する。これにより測定データの判定を行うための基礎データの構築が完了することとなる。
(Setting process)
When using the mental state determination device described above, the setting process uses a plurality of data obtained in the determination process to divide the data area into three areas: a normal area, an intermediate area, and a depressed area. It is a process of making it possible to perform automatically.
By this process, the measurement data is divided into three regions so that an intermediate region that is difficult to determine can be accurately determined. In addition, the area created by this setting process is created once and is not completed, but is updated by sequentially acquiring new measurement data. Accordingly, it is possible to always perform highly reliable region setting and perform highly accurate determination.
In this step, using the logistic determination value obtained in the above-described determination step, a predetermined ± interval is determined from the logistic function value of 0 point, and the interval is gradually increased. Take the correlation function. The predetermined ± interval and correlation function at this time are as described above.
Next, a function based on the obtained correlation coefficient is obtained, and an inflection point on the positive side and an inflection point on the negative side in the function are obtained. The region between these inflection points is an intermediate region, the region above the positive inflection point is the depression region, the region below the negative inflection point is the normal region, and the three regions Set. As a result, the construction of basic data for determining the measurement data is completed.
〔判定工程〕
（第１判定工程）
本工程では、上記測定データが、上記正常領域、上記中間領域および上記鬱領域のいずれの領域に属するかを判定する。判定に際しては上記測定データがどの領域に位置するかをグラフにプロットすることで判定することができる。そして、かかる測定データが鬱領域に属する場合には精神状態が鬱状態であると判定し、正常状態である場合には正常であると判定する。そして中間領域に属する場合には一旦保留して第２判定工程を行う。
（第２判定工程）
本工程は、測定データが上記中間領域に位置する場合に行う工程であり、まず、１の使用者における測定データが正であるか負であるかを振り分ける。次に同一の使用者における問診票データの傾向が鬱傾向となっているか正常傾向となっているかを振り分ける。そして測定データの正負と問診票データの正常傾向又は鬱傾向とを照合する。問診票データが正常傾向の場合は負と、鬱傾向の場合は正と判定して、測定データ及び問診票データの双方が正又は負の場合には「両者の傾向が一致」していると判定し、正常と判定する。逆に、双方の符号が異なっていれば、例えば一方が正で他方が負の場合には「両者の傾向が不一致」であると判定し、鬱と判定する。
以上の各工程を行うことによりＨＲＶデータから、従来の心拍数を用いた判定方法よりも正確に鬱かそうでないかを判定することができる。
[Judgment process]
(First determination step)
In this step, it is determined whether the measurement data belongs to the normal region, the intermediate region, or the depressed region. In the determination, it can be determined by plotting in a graph which region the measurement data is located in. When the measurement data belongs to the depressed area, it is determined that the mental state is a depressed state, and when it is in a normal state, it is determined that the mental state is normal. If it belongs to the intermediate area, it is temporarily suspended and the second determination step is performed.
(Second determination step)
This step is a step performed when the measurement data is located in the intermediate region. First, it is assigned whether the measurement data for one user is positive or negative. Next, whether the tendency of the questionnaire data for the same user is depressed or normal is sorted. Then, the positive / negative of the measurement data is compared with the normal tendency or depression tendency of the questionnaire data. If the questionnaire data is normal, it is negative, and if it is depressed, it is determined to be positive. If both the measurement data and the questionnaire data are positive or negative, both tend to match. Judge and judge normal. On the other hand, if the signs are different, for example, if one is positive and the other is negative, it is determined that the two tendencies are inconsistent, and the depression is determined.
By performing the above steps, it is possible to determine from HRV data whether or not it is more likely to be depressed than the conventional determination method using the heart rate.
以上本発明の精神状態判定装置及び精神状態判定プログラムについて説明したが本発明はこれらに制限されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
例えば、さらに第２判定工程において説明変数として年齢の変数、性別の変数を入れて計算を行うことも可能である。
Although the mental state determination device and the mental state determination program of the present invention have been described above, the present invention is not limited to these, and various modifications can be made without departing from the spirit of the present invention.
For example, in the second determination step, it is also possible to perform calculation by including an age variable and a sex variable as explanatory variables.
以下、本発明を実施例により詳細に説明するが、本発明はこれらに制限されるものではない。
〔実施例〕
被験者（使用者）６９名（２２名の未投薬のうつ病患者、４７名の健常者）を対象に精神負荷をかけて上述の精神状態判別装置を用いて心電図データを得た。その際、精神負荷をかける前、かけている最中、かけた後のそれぞれについて測定を行い、得られた心拍数データをコンピュータ部の記録媒体に格納した（心拍数データ入力ステップ）。ついで、それぞれの心拍変動指標（ＨＲＶ）の高周波成分(ＨＦ)と低周波成分(ＬＦ)とを算出し、そのデータをコンピュータ部の記録媒体に格納した（計測ステップ）。
また、別に問診票を用意し、各被験者に記入してもらい、各被験者のＳＤＳスコアを得、これをコンピュータ部に入力して、記録媒体に格納した（問診票データ入力ステップ）。
ついで得られたデータを用いて、コンピュータに判別ステップ、第１判定ステップ及び第２判定ステップを実行させて、上述の３つの領域を設定する設定工程を行うと共に各測定データがこれらの３つの領域のいずれに属するかを判定する第１判定工程と中間領域に属する場合に問診票データと照合して両者の符合が一致するか不一致かを判定する第２判定工程とを行った。
判別ステップ（判別工程）により得られたロジスティック関数値と第１判定ステップ（設定工程）で得られた相関係数とを表１に示す。なお、表１における左の数値（１〜６９）はそれぞれ被験者を特定する番号である。
この表１に示す相関係数をグラフにプロットして関数を求め、変曲点を求めた。このグラフを図２に示す。このグラフから変曲点が０．２４４９と−０．２４１３であることが判る。これをもとにロジスティック関数値を見ると、表１に示すように０．３６と−１．８とで線引きできることとなる。なお、測定データが追加されると当該測定データについて判定を行うと共に追加される測定データを用いて新たに相関係数による関数を求め、領域の分割のための変曲点の値を再度算出する。この工程は測定データが追加されるたびに行うこととなる。したがって、変曲点はデータ数が多くなると相関係数により形成される関数に変化が生じるため、変動する可能性があるが、微調整に等しい程度の変化であり且つより精度の高い領域分割が可能となる。
このデータに基づいて正常領域、鬱領域および中間領域を区分すると共に測定データをプロットした。その結果を図３に示す。
なお、測定は、１００秒間の安静、１００秒間の精神負荷、精神負荷終了後に１２０秒間の安静を被験者に課し、それぞれ心電図データを取得することにより行った。また、精神負荷は一ケタの数字をランダムに書いてもらうことにより行った。
図３に示す結果から明らかなように、中間領域に属するデータには、０より大きく通常であれば鬱領域と判断されるべき領域でも正常な場合があり、また、０より小さく通常であれば正常であると判断されるべき領域でも鬱と判断される場合があることが判る。そして、この結果はベテランの精神医の診察結果と一致するものであり、上述の３つの領域に区分する上記設定工程と中間領域に属する場合にさらに詳細に判定する上記第２判定工程を行うことで、本発明の精神状態判定方法は信頼性の高いものであることが判った。
また、本発明の精神状態判定方法を実施するためのプログラムである本発明の精神状態判定プログラムを備えた精神状態判定装置は非常に精度よく使用者（被験者）の精神状態を判定できるものであることが判る。
〔Example〕
Electrocardiogram data was obtained by applying the mental load to 69 subjects (users) (22 unmedicated depression patients, 47 healthy subjects) and using the mental state determination device described above. At that time, measurement was performed before, during, and after applying the mental load, and the obtained heart rate data was stored in a recording medium of the computer unit (heart rate data input step). Next, a high frequency component (HF) and a low frequency component (LF) of each heart rate variability index (HRV) were calculated, and the data was stored in a recording medium of the computer unit (measurement step).
In addition, a separate questionnaire was prepared, and each subject was asked to obtain an SDS score for each subject, which was input to the computer unit and stored in a recording medium (interview card data input step).
Then, using the obtained data, the computer performs a determination step, a first determination step, and a second determination step to perform a setting step for setting the above three regions, and each measurement data is stored in these three regions. A first determination step for determining which one of the two is included and a second determination step for determining whether the two coincide with each other by collating with the questionnaire data when they belong to the intermediate region.
Table 1 shows the logistic function values obtained in the discrimination step (discrimination step) and the correlation coefficient obtained in the first determination step (setting step). In addition, the numerical value (1-69) on the left in Table 1 is a number which identifies a test subject, respectively.
The correlation coefficient shown in Table 1 was plotted on a graph to obtain a function, and an inflection point was obtained. This graph is shown in FIG. From this graph, it can be seen that the inflection points are 0.2449 and -0.2413. When the logistic function value is viewed based on this, it is possible to draw a line between 0.36 and -1.8 as shown in Table 1. When measurement data is added, a determination is made on the measurement data, a new function based on a correlation coefficient is obtained using the added measurement data, and an inflection point value for region division is calculated again. . This step is performed every time measurement data is added. Therefore, the inflection point may change because the function formed by the correlation coefficient changes as the number of data increases. However, the inflection point is a change equivalent to fine adjustment, and more accurate region division is possible. It becomes possible.
Based on this data, the normal area, the depressed area and the intermediate area were divided and the measured data was plotted. The result is shown in FIG.
The measurement was performed by imposing a rest for 100 seconds, a mental load for 100 seconds, and a rest for 120 seconds after the end of the mental load, and acquiring electrocardiogram data. In addition, mental load was done by having a single digit written randomly.
As is clear from the results shown in FIG. 3, the data belonging to the intermediate area may be normal even if the area is larger than 0 and should be determined to be a depressed area. It can be seen that even areas that should be considered normal may be determined to be depressed. This result is consistent with the results of the examination of an experienced psychiatrist, and the above-described setting step for dividing into the above three regions and the above-mentioned second determining step for determining in more detail when belonging to the intermediate region are performed. Thus, it was found that the mental state determination method of the present invention is highly reliable.
The mental state determination apparatus provided with the mental state determination program of the present invention, which is a program for carrying out the mental state determination method of the present invention, can determine the mental state of the user (subject) very accurately. I understand that.
Claims (3)
複数の測定データから判定用の基礎データを作成する作成工程と上記測定データから使用者の精神状態を判定する判定工程とを具備し、
上記作成工程は、
使用者に精神負荷をかけ、その前、精神負荷をかけている最中、及びその後のそれぞれにおける心拍変動指標（ＨＲＶ）の高周波成分(ＨＦ)と低周波成分(ＬＦ)とを測定して上記測定データを得る測定工程と、
得られた測定データを３つのステージに分けることなく、所定の式に代入してロジスティック判別分析を行う判別工程と、
判別工程により得られた複数のデータを、０点を中心にしてそこから所定の±間隔を定めて、その間隔を徐々に広げながら相関関数をとり、各測定データにおける相関係数を求め、得られた相関係数による関数を求め、該関数における正の側の変曲点と負の側の変曲点とを求め、これらの変曲点に挟まれた部分を中間領域とし、正の側の変曲点より以上の領域を鬱領域とし、負の側の変曲点より以下の領域を正常領域として、３つの領域を設定する設定工程とを具備し、
上記判定工程は、
上記測定データがどの領域に位置するかの判定を行う第１判定工程と、
上記中間領域に位置するデータに対しては、当該データが正であるか負であるかと問診票データの傾向が鬱傾向となっているか正常傾向となっているかを照合して両者の傾向が一致していれば正常、異なっていれば鬱と判定する第２判定工程とを行うことを特徴とする精神状態判定方法。 Using the questionnaire data and the measurement data obtained by measuring changes in the high frequency component (HF) and low frequency component (LF) of the user's heart rate variability index (HRV), the mental state of the user is determined. A mental state determination method for determining,
Comprising a creation step of creating basic data for determination from a plurality of measurement data and a determination step of determining the mental state of the user from the measurement data;
The creation process is
Applying mental load to the user, measuring the high frequency component (HF) and low frequency component (LF) of the heart rate variability index (HRV) before, during, and after applying the mental load A measurement process for obtaining measurement data;
A discriminating step for performing logistic discriminant analysis by substituting the obtained measurement data into a predetermined formula without dividing it into three stages;
A plurality of data obtained by the discrimination process is determined by setting a predetermined ± interval from the zero point, taking a correlation function while gradually increasing the interval, and obtaining a correlation coefficient in each measurement data. A function based on the obtained correlation coefficient is obtained, an inflection point on the positive side and a negative inflection point in the function are obtained, a portion sandwiched between these inflection points is defined as an intermediate region, and the positive side A step of setting three regions, with the region above the inflection point as a depression region and the region below the inflection point on the negative side as a normal region,
The determination process is as follows:
A first determination step for determining in which region the measurement data is located;
For the data located in the intermediate area, whether the data is positive or negative is compared with whether the tendency of the questionnaire data is depressed or normal, and the tendency of both A mental state determination method comprising: performing a second determination step of determining normal if it is performed and determining depression if different.
使用者に精神負荷をかけ、その前、精神負荷をかけている最中、及びその後のそれぞれにおける心拍数データを入力する心拍数データ入力ステップ、
問診票データを読み込み入力する問診票データ入力ステップ、
心拍数データを分析して、使用者の心拍変動指標（ＨＲＶ）の高周波成分(ＨＦ)の変化と低周波成分(ＬＦ)の変化とを計測する計測ステップ、
得られたＬＦとＨＦとを３つのステージに分けることなく、所定の式に代入してロジスティック判別分析を行う判別ステップ、
判別工程により得られたデータを、０点を中心にしてそこから所定の±間隔を定めて、その間隔を徐々に広げながら相関関数をとり、各測定データにおける相関係数を求め、得られた相関係数による関数を求め、該関数における正の側の変曲点と負の側の変曲点とを求め、これらの変曲点に挟まれた部分を中間領域とし、正の側の変曲点より以上の領域を鬱領域とし、負の側の変曲点より以下の領域を正常領域として、測定データがどの領域に位置するかによって鬱であるか否かの判定を行う第１判定ステップ、
上記中間領域に位置するデータに対しては、当該データが正であるか負であるかと問診票データの傾向が鬱傾向となっているか正常傾向となっているかを照合して両者の傾向が一致していれば正常、異なっていれば鬱と判定する第２判定ステップとを具備する精神状態判定プログラム。 A program for causing a computer to function as a mental state determination device,
A heart rate data input step for inputting heart rate data before, during, and after applying the mental load to the user,
Questionnaire data input step to read and input the questionnaire data,
A measurement step for analyzing heart rate data and measuring a change in a high frequency component (HF) and a change in a low frequency component (LF) of a user's heart rate variability index (HRV);
A discriminating step for performing logistic discriminant analysis by substituting the obtained LF and HF into a predetermined formula without dividing the LF and HF into three stages,
The data obtained by the discrimination process was obtained by determining a predetermined ± interval from the zero point as the center, taking the correlation function while gradually increasing the interval, and obtaining the correlation coefficient in each measurement data. A function based on the correlation coefficient is obtained, the inflection point on the positive side and the inflection point on the negative side in the function are obtained, and the portion between these inflection points is set as an intermediate region, and the positive side inflection point is obtained. A region above the inflection point is a depression region, and a region below the inflection point on the negative side is a normal region. Step,
For the data located in the intermediate area, whether the data is positive or negative is compared with whether the tendency of the questionnaire data is depressed or normal, and the tendency of both A mental state determination program comprising: a second determination step for determining normal if it is, and determining depression if it is different.
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